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公开(公告)号：CN107578193A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710945795.7
申请日：2017-10-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 哈尔滨工业大学软件工程股份有限公司
Abstract: 本发明涉及互联网金融风险技术领域，具体涉及互联网金融风险分析可视化展示系统。所述互联网金融风险分析可视化展示系统包括：安全态势感知模块；风险监测模块；跟踪与分析模块。应用互联网金融风险分析可视化展示系统，实现互联网金融平台运行风险分析可视化，整体展示平台的公告异常、涉嫌虚假宣传、服务器境外部署等态势；实现互联网金融平台网络安全风险分析可视化，整体实现平台网站与APP安全态势展现，互联网金融平台舆情风险分析可视化，对平台运营风险进行深度剖析，呈现平台基本运营指数、动态实现平台健康度的评估。实现企业数据接入的互联网金融平台资金安全风险分析可视化，整体呈现平台资金的异常分析、流动、自融和自保等态势。
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公开(公告)号：CN107194677A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710392057.4
申请日：2017-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种比特币区域流向的统计方法，首先统计所有的交易所、矿池、赌博及比特币交易服务等主要的交易场所，并统计这些场所所属的国家及地区，然后搜集这些交易所的所有的钱包地址。然后根据区块链，查找某区块链中的所有的交易hash，根据该hash找到对应的具体交易信息，该信息中会包含交易双方的交易地址，根据交易地址所属的国家区域，可以分析出该交易属于哪个国家及地区的交易。本发明为监测比特币的区域流向提供一种可行的方案；本发明方法具有很广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN105046147A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510347629.8
申请日：2015-06-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06F21/554 , H04L63/1408
Abstract: 本发明公开了一种系统受攻击程度的监测方法及装置。该方法包括：采集至少一种数据破坏类攻击效果评价指标的数据信息，其中，数据破坏类攻击效果评价指标为：篡改的用户账户信息数、删除的用户账户信息数、增加的用户账户信息数、篡改的注册表键值数、删除的注册表键值数、增加的注册表键值数、篡改的文件数、删除的文件数、增加的文件数、终止的进程数或创建的进程数；根据每种数据破坏类攻击效果评价指标的数据信息，确定每种数据破坏类攻击效果评价指标的攻击效果值；以及根据每种数据破坏类攻击效果评价指标的攻击效果值和每种数据破坏类攻击效果评价指标的权重，确定目标系统受攻击程度。由此，可以实现系统受攻击程度的准确监测。
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公开(公告)号：CN104954200A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510336583.X
申请日：2015-06-17
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京恒光信息技术有限公司
IPC: H04L12/26
CPC classification number: H04L43/028
Abstract: 本发明提供了一种网络数据包的多类型规则高速匹配方法及装置，其中，该方法包括：接收待匹配的网络数据包；获取所述网络数据包的元组信息；同时将所述元组信息与预先设定的多种规则类型的规则进行匹配。本发明解决了现有技术中规则匹配效率低下的技术问题，达到了有效提高数据包的规则匹配效率的技术效果。
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公开(公告)号：CN104935520A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510321514.1
申请日：2015-06-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学
IPC: H04L12/801 , H04L12/26 , H04L12/861
Abstract: 本发明公开了一种基于数据包特征的流量生成方法。采用单台设备构造双向网络线路上的网络数据包，生成在网络线路上传输的网络流量。该方法关键在于将网络数据流量在单位时间窗口内的网络数据包特征属性值引入网络流量生成方法中。该方法将监测的网络线路上的链路层、网络层、传输层的网络数据包数量、网络数据包尺寸数量分布、网络数据包发送间隔分布等特征属性信息引入网络流量生成方法中，实现网络数据流量生成，使在每个时间窗口内产生的网络流量的额数据包特征属性符合监测的网络流量的数据包特征属性值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119106014A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411006526.0
申请日：2024-07-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明是有关于一种任务驱动的海量网络日志高效筛选分发方法及装置，针对超大规模网络日志数据筛选分发存在的性能瓶颈问题，提出了一种多任务高效并行筛选和分发的创新方案。该方案聚焦于网络日志数据的智能化筛选与灵活分发，旨在整合共性计算需求、消除重复运算、优化资源配置、提升任务并发处理能力。具体实施中，本发明通过分解与合并跨任务日志筛选逻辑，结合常驻实时数据筛选与周期性离线筛选任务，系统性地完成了数据的精细化按需筛选、字段富化、数据分级和历史数据预存储，从而能够根据上层业务的实际需求，为不同任务动态且精准地分发合适的数据，为网络威胁监测、流量行为分析等应用提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN110276680B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201910441730.8
申请日：2019-05-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06Q40/02
Abstract: 本发明公开了一种应用于互联网金融的真实数据获取方法，涉及国家互联网金融监测领域。首先梳理各网贷机构业务的交易明细数据，进行业务评估；各网贷机构在本地存储一份符合标准的数据，并进行自查，将自查的数据接入国家互联网应急中心。然后各网贷机构通过SDK工具包进行埋点，国家互联网应急中心对各网贷机构实时接入的交易明细数据进行正确性验证，并反馈给网贷机构；同时抽取各网贷机构接入的实时交易数据，按出借和借款业务形成数据流，围绕出借人和借款人两个维度生成披露数据。最后国家互联网应急中心对用户开放数据查验，查验反馈窗口。本发明实现对网贷机构实时接入数据的真实性验证以及进行实时、动态监管的目的。
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公开(公告)号：CN107104829B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201710253404.5
申请日：2017-04-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明提供了一种基于网络拓扑数据的物理设备匹配分配方法及装置，方法包括以下步骤：获取设备T的端口信息，根据设备T的端口信息对所有物理设备进行初筛，形成待匹配物理设备列表；当待匹配物理设备列表不为空时，根据设备T的匹配矩阵判断设备T与当前物理设备是否匹配，获取设备T对应的设备N，当设备N中不包含逻辑设备时，则将与设备T的端口匹配成功的物理设备加入成功匹配结果集。本发明提供的方法能够在已有的物理网络拓扑中判断是否有符合要求拓扑条件的设备集合，并找出其所有可用的设备供用户选择，是整体实验平台资源统一管理和调度的基础，能够高效的管理实验室相关设备，提高实验设备的利用率。
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公开(公告)号：CN107220347B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201710390490.4
申请日：2017-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06F16/338 , G06F16/33
Abstract: 本发明公开了一种基于Lucene的支持表达式的自定义相关度排序算法，属于计算机技术领域。所述算法包括：用表达式解析模块对用户输入的表达式进行合法性检查，并转化为系统可以计算的形式；表达式计算模块根据表达式中的参数，在Lucene索引中提取出相应字段进行计算；相关度排序模块对表达式的计算结果进行排序；最后用结果整合模块对各数据节点返回的计算结果进行整合，将最终自定义表达式的排序结果返回给用户。本发明支持多字段间进行表达式计算，并按照其进行排序，优于单纯的文档打分排序机制，而且该发明支持更多的函数计算，且该算法适用于分布式的大数据平台上。
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公开(公告)号：CN111078869A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911083838.0
申请日：2019-11-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 深圳市任子行科技开发有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络对金融网站进行分类的方法及装置，该方法包括：获取多个金融网站的文本数据，并根据各个金融网站的网站类别对各个金融网站设置对应的标记，根据所述多个金融网站的文本数据以及标记得到多组训练数据；通过所述多组训练数据对预置卷积神经网络模型进行迭代训练，得到目标卷积神经网络模型；将待识别金融网站的文本数据转化为待识别词向量，将所述待识别词向量输入所述目标卷积神经网络模型，得到所述待识别金融网站的类别预测结果。通过本发明，以金融网站的文本数据为基础，借助卷积神经网络模型，实现了对金融网站进行细分类的目的，减少了执行网站分类任务时的人工成本。
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